在這個(gè)全民 AI 的時(shí)代，我們每天都在思考如何利用 AI 解決身邊的所有問(wèn)題。
我們總想通過(guò) AI偷懶，解放我們的雙手。但是，它解決問(wèn)題的效率如何，它能解決的是否只有簡(jiǎn)單問(wèn)題？
大部分人可能嘗試過(guò)，現(xiàn)在的AI可以寫(xiě)詩(shī)、寫(xiě)代碼，作曲，甚至可以與人進(jìn)行自由對(duì)話。但是，當(dāng)我們把AI應(yīng)用到實(shí)際工作中時(shí)，卻發(fā)現(xiàn)它們似乎總是差那么一點(diǎn)。
這是為什么呢？答案在于，即使 AI Agent內(nèi)定義了工作流程，但它們依然只是聚焦解決某個(gè)單點(diǎn)問(wèn)題的概念層面而生，無(wú)法解決實(shí)際的落地問(wèn)題。
在此引出我的第一個(gè)暴論：AI agent 無(wú)用。
以一個(gè)實(shí)際的例子來(lái)說(shuō)明。假設(shè)你是一名軟件開(kāi)發(fā)人員，你的工作是開(kāi)發(fā)一個(gè)復(fù)雜的企業(yè)級(jí)應(yīng)用。你可能會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題，比如性能優(yōu)化、安全漏洞、用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)等。這時(shí)，你可能會(huì)選擇使用AI編程助手，比如GitHub Copilot，來(lái)幫助你編寫(xiě)代碼。
Copilot確實(shí)可以幫助你快速生成代碼，但它是否能夠理解你的業(yè)務(wù)邏輯，幫你優(yōu)化性能，或者提出創(chuàng)新的用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)呢？這就是我們所說(shuō)的單點(diǎn)問(wèn)題。
我認(rèn)為，解決任何問(wèn)題的元認(rèn)知是：澄清概念，建構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)，定義流程。
在此引出我的第二個(gè)暴論：
真正能通過(guò) AI 解決實(shí)際問(wèn)題的，是專家 prompt/Agent+專家 Work flow(工作流) +專家 Thinking model(思維模型)。
專家prompt幫助我們澄清概念，對(duì)問(wèn)題本身有更深刻的概念認(rèn)知。
例如，在使用Copilot時(shí)，它可以通過(guò)提示和建議幫助開(kāi)發(fā)者理解代碼的潛在問(wèn)題和改進(jìn)方案。
專家思維模型幫助我們建構(gòu)解決問(wèn)題的思考框架，對(duì)解決問(wèn)題的方法層面建立確定性框架。
比如，在用戶體驗(yàn)設(shè)計(jì)中，我們可以運(yùn)用設(shè)計(jì)思維模型來(lái)識(shí)別用戶需求，并通過(guò)迭代設(shè)計(jì)來(lái)滿足這些需求。
專家work flow幫助我們定義解決問(wèn)題的工作流程，對(duì)解決問(wèn)題的實(shí)操層面幫助我們建立清晰明確的處理步驟。
例如，采用敏捷開(kāi)發(fā)流程可以幫助團(tuán)隊(duì)快速響應(yīng)變化，通過(guò)定期的迭代和評(píng)審來(lái)提高工作效率和產(chǎn)品質(zhì)量。
具體來(lái)說(shuō)，這三者是如何協(xié)同工作的呢？
以Copilot為例，它可以作為一個(gè)概念澄清器。當(dāng)編寫(xiě)代碼時(shí)，它可以提供代碼建議，幫助你理解不同的編程概念和最佳實(shí)踐。比如，如果你正在開(kāi)發(fā)一個(gè)電子商務(wù)平臺(tái)，Copilot可能會(huì)根據(jù)你輸入的代碼片段，提供關(guān)于如何實(shí)現(xiàn)購(gòu)物車功能的代碼建議。但它的作用不止于此。如果你遇到了一個(gè)特定的問(wèn)題，比如如何優(yōu)化數(shù)據(jù)庫(kù)查詢，你可以向Copilot提出這個(gè)問(wèn)題，它可能會(huì)給出一個(gè)基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)和算法的解決方案。2. 專家 Work Flow：
這時(shí)，需要一個(gè)流程定義者來(lái)幫你管理整個(gè)開(kāi)發(fā)過(guò)程。比如，可以采用敏捷開(kāi)發(fā)方法論，這是一種強(qiáng)調(diào)快速迭代和持續(xù)改進(jìn)的工作流程。敏捷方法論可以幫助你將大問(wèn)題分解成小問(wèn)題，然后逐一解決。例如，在一個(gè)敏捷團(tuán)隊(duì)中，開(kāi)發(fā)人員可能會(huì)在一個(gè)兩周的迭代周期內(nèi)專注于解決一個(gè)特定的功能或修復(fù)一個(gè)關(guān)鍵的bug。同時(shí)，它還可以幫助你更好地與團(tuán)隊(duì)協(xié)作，及時(shí)調(diào)整開(kāi)發(fā)方向。每個(gè)迭代結(jié)束時(shí)，團(tuán)隊(duì)會(huì)進(jìn)行回顧會(huì)議，評(píng)估已完成的工作，并根據(jù)反饋調(diào)整接下來(lái)的計(jì)劃。3. 專家 Thinking Model：
最后，需要一個(gè)思維建構(gòu)者來(lái)幫你構(gòu)建解決問(wèn)題的思考框架。比如，可以使用系統(tǒng)思維來(lái)分析整個(gè)應(yīng)用的架構(gòu)，找出可能的性能瓶頸?；蛘撸憧梢赃\(yùn)用設(shè)計(jì)思維來(lái)創(chuàng)造更加直觀和易用的用戶界面。以設(shè)計(jì)思維為例，它鼓勵(lì)你從用戶的角度出發(fā)，通過(guò)同理心地圖和用戶旅程圖等工具，深入理解用戶的需求和體驗(yàn)，從而設(shè)計(jì)出更符合用戶期望的產(chǎn)品。
然而，我們也要認(rèn)識(shí)到，專家workflow和專家thinking model大部分都是閉源的，而它至關(guān)重要，完全超越 AI agent 本身。
在此，引出我的第三個(gè)暴論：
workflow 和 thinking model 的構(gòu)建能力，才是真正拉開(kāi)人和人之間，甚至階級(jí)與階級(jí)之間差異的根源。
當(dāng)下，專業(yè)知識(shí)和技能的更新?lián)Q代速度日益加快。在這樣的背景下，我們應(yīng)該更加注重在自己擅長(zhǎng)的專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)，投入時(shí)間和精力去構(gòu)建和完善自己的workflow和thinking model。以軟件開(kāi)發(fā)為例，一個(gè)經(jīng)驗(yàn)豐富的程序員可能會(huì)根據(jù)自己多年的編程經(jīng)驗(yàn)，總結(jié)出一套高效的軟件開(kāi)發(fā)流程。這套workflow可能包括需求分析、架構(gòu)設(shè)計(jì)、編碼實(shí)現(xiàn)、測(cè)試驗(yàn)證以及后期維護(hù)等環(huán)節(jié)。通過(guò)這套流程，程序員能夠更加系統(tǒng)地管理項(xiàng)目進(jìn)度，確保每一步都能高效且高質(zhì)量地完成。同時(shí)，他可能還會(huì)結(jié)合敏捷開(kāi)發(fā)的理念，形成自己的thinking model，強(qiáng)調(diào)快速迭代和持續(xù)改進(jìn)，以適應(yīng)不斷變化的客戶需求和技術(shù)環(huán)境。案例表明，通過(guò)構(gòu)建和優(yōu)化自己的workflow和thinking model，我們不僅能夠提高個(gè)人的工作表現(xiàn)，還能夠?yàn)閳F(tuán)隊(duì)和組織帶來(lái)更大的價(jià)值。
因此，我們應(yīng)該鼓勵(lì)每個(gè)人，團(tuán)隊(duì)無(wú)論是資深專家還是初入職場(chǎng)的新人，都應(yīng)該花時(shí)間去探索、實(shí)踐并構(gòu)建適合自己的workflow和thinking model。
這是我們?cè)谶@個(gè)快速變化的 后 AI 時(shí)代 中，保持競(jìng)爭(zhēng)力和創(chuàng)造力的關(guān)鍵所在。
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